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IAIA · Agentes de IA

Nasdaq amplia agentes de IA contra fraude e lavagem

Nasdaq Verafin amplia força de IA com analistas autônomos de fraude e lavagem. No Brasil, só 1 em 3 instituições usa IA contra crime financeiro.

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· 3 min

Atualizado em

Piotr Swat / Shutterstock.com

Mais de 650 instituições financeiras já delegam parte da triagem de crime financeiro a agentes de IA. A Nasdaq Verafin acaba de ampliar essa força de trabalho com dois novos analistas autônomos, de fraude e de prevenção à lavagem, enquanto no Brasil só uma em cada três instituições usa inteligência artificial contra crimes financeiros.

Os agentes de IA da Nasdaq Verafin

Agente Função Impacto / status
Analista de Sanções Revisão de alertas de sanções Até 90% menos carga de revisão
Analista de EDD Due diligence reforçada Até 50% menos tempo de análise
Analista de PLD (novo) Alertas de estruturação de saques Disponível no 3º tri de 2026
Analista de Fraude (novo) Alertas de atividade ACH incomum Disponível no 3º tri de 2026

Força de trabalho de IA agêntica e ganhos relatados. Fonte: Nasdaq Verafin

O que muda nos agentes de IA antifraude

A Verafin, unidade de combate ao crime financeiro da Nasdaq, lançou a primeira geração da sua força de trabalho agêntica no fim do ano passado, com um analista de sanções e um de due diligence reforçada. Segundo a empresa, o agente de sanções entregou até 90% de redução na carga de revisão de alertas, e o de due diligence, até 50% de redução no tempo das análises.

A novidade são dois agentes que ampliam o time para além do compliance de sanções. O analista de prevenção à lavagem começa pela triagem de alertas de estruturação de saques, quando uma quantia grande é fracionada em depósitos menores para driblar limites de comunicação aos reguladores. O analista de fraude estreia mirando atividade incomum no ACH, o sistema de transferências eletrônicas dos Estados Unidos. Ambos chegam no terceiro trimestre de 2026 e podem encerrar falsos positivos sozinhos, enquanto a geração anterior operava só em modo de recomendação.

“O nosso objetivo sempre foi construir uma força de trabalho de IA agêntica que espelhe a estrutura de uma equipe real de combate ao crime financeiro, baseada em funções, ciente de tipologias e capaz de executar fluxos de trabalho inteiros de ponta a ponta”, afirmou Rob Norris, vice-presidente sênior e chefe de estratégia de produto da Nasdaq Verafin, em tradução livre.

O Brasil ainda engatinha em IA contra crime financeiro

O movimento chega num momento em que a defesa contra fraude virou prioridade no setor. Outros fornecedores de tecnologia bancária já embutiram agentes antifraude no core bancário, e há bancos digitais cuja IA já supera analistas humanos na detecção de fraude. No Brasil, onde os golpes digitais seguem em alta, a adoção ainda é incipiente.

Pesquisa de maturidade em PLD da EY mostra que apenas uma em cada três instituições usa IA na prevenção de crimes financeiros. Só 14% aplicam aprendizado de máquina no monitoramento de transações suspeitas e 9% usam IA generativa como assistente de análise. Entre as instituições menores, classificadas como S4 e S5 pelo Banco Central, mais de 76% não usam nenhum modelo de IA nessas atividades.

O que observar

O salto relevante não é o agente que recomenda, e sim o que decide encerrar um alerta sem revisão humana. Quando a IA passa a fechar falsos positivos por conta própria, a pergunta migra da eficiência para a governança: quem responde por um alerta de lavagem arquivado por engano, e como o regulador audita uma decisão tomada por software. Para instituições de médio e pequeno porte, que concentram a defasagem tecnológica, vale acompanhar se a automação de triagem chega como serviço acessível ou se aprofunda a distância para os grandes bancos.

A camada de fraude e PLD costuma ser a primeira a sentir pressão de custo e de prazo regulatório. Se os ganhos de 50% a 90% relatados em ambientes mais maduros se confirmarem em operações menos digitalizadas, o teste será de adequação supervisória: reguladores e equipes de compliance precisarão definir até onde um agente autônomo pode agir antes de exigir validação humana.

Fontes: FinextraNasdaq VerafinEY

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